2021新高考数学一轮复习(山东专用)学案:9-3 变量间的相关关系、统计案例 WORD版含解析.doc
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1、第三节变量间的相关关系、统计案例课标要求考情分析1.会作两个相关变量的散点图,会利用散点图认识变量之间的相关关系2了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归系数公式建立线性回归方程3了解独立性检验(只要求22列联表)的基本思想、方法及其简单应用4了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用.1.以选择题、填空题的形式考查求线性回归系数或利用线性回归方程进行预测,在给出临界值的情况下判断两个变量是否有关2在解答题中与频率分布结合考查线性回归方程的建立及应用和独立性检验的应用. 知识点一 两个变量的线性相关1正相关在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相
2、关2负相关在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,两个变量的这种相关关系称为负相关3线性相关关系、回归直线如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线知识点二回归方程1最小二乘法求回归直线,使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法2回归方程方程x是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)的回归方程,其中,是待定参数知识点三回归分析1定义:对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法2样本点的中心对于一组具有线性相关关系的数据(x1,y1),(x2,y2),(
3、xn,yn),其中(,)称为样本点的中心3相关系数当r0时,表明两个变量正相关;当r0时,表明两个变量负相关r的绝对值越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强r的绝对值越接近于0,表明两量之间几乎不存在线性相关关系通常|r|大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性知识点四独立性检验1分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量2列联表:列出的两个分类变量的频数表,称为列联表假设有两个分类变量X和Y,它们的可能取值分别为x1,x2和y1,y2,其样本频数列联表(称为22列联表)为22列联表y1y2总计x1ababx2cdcd总计acbdabcd构造一个随机变量
4、K2,其中nabcd为样本容量3独立性检验利用随机变量K2来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验1思考辨析判断下列结论正误(在括号内打“”或“”)(1)相关关系与函数关系都是一种确定性的关系,也是一种因果关系()(2)“名师出高徒”可以解释为教师的教学水平与学生的水平成正相关关系()(3)只有两个变量有相关关系,所得到的回归模型才有预测价值()(4)某同学研究卖出的热饮杯数y与气温x()之间的关系,得线性回归方程2.352x147.767,则气温为2时,一定可卖出143杯热饮()(5)事件X,Y关系越密切,则由观测数据计算得到的K2的观测值越大()2小题热身(1)观察下列各图形,其中
5、两个变量x,y具有相关关系的图是(C)A BC D(2)两个变量的相关关系有正相关,负相关,不相关,则下列散点图从左到右分别反映的变量间的相关关系是(D)A BC D(3)对四组数据进行统计,获得如图所示的散点图,关于其相关系数的比较,正确的是(A)Ar2r40r3r1 Br4r20r1r3Cr4r20r3r1 Dr2r40r1r3(4)某汽车的使用年数x与所支出的维修总费用y的统计数据如表:使用年数x/年12345维修总费用y/万元0.51.22.23.34.5根据上表可得y关于x的线性回归方程x0.69,若该汽车维修总费用超过10万元就不再维修,直接报废,据此模型预测该汽车最多可使用(不足
6、1年按1年计算)(D)A8年 B9年C10年 D11年(5)在性别与吃零食这两个分类变量的计算中,下列说法正确的是.若K2的观测值为k6.635,我们有99%的把握认为吃零食与性别有关系,那么在100个吃零食的人中必有99人是女性;从独立性检验可知有99%的把握认为吃零食与性别有关系时,我们说某人吃零食,那么此人是女性的可能性为99%;若从统计量中求出有99%的把握认为吃零食与性别有关系,是指有1%的可能性使得出的判断出现错误解析:(1)由散点图知具有相关关系(2)第一个散点图中,散点图中的点是从左下角区域分布到右上角区域,则是正相关;第三个散点图中,散点图中的点是从左上角区域分布到右下角区域
7、,则是负相关;第二个散点图中,散点图中的点的分布没有什么规律,则是不相关,所以应该是.(3)由相关系数的定义以及散点图所表达的含义可知r2r40r3r;x、y之间不能建立线性回归方程【解析】(1)所有点均在直线上,则样本相关系数最大即为1.故选D.(2)显然正确;由散点图知,用yc1ec2x拟合的效果比用x拟合的效果要好,故正确;x,y之间能建立线性回归方程,只不过预报精度不高,故不正确【答案】(1)D(2)方法技巧1已知变量x和y近似满足关系式y0.1x1,变量y与z正相关下列结论中正确的是(C)Ax与y正相关,x与z负相关Bx与y正相关,x与z正相关Cx与y负相关,x与z负相关Dx与y负相
8、关,x与z正相关解析:由y0.1x1,知x与y负相关,即y随x的增大而减小,又y与z正相关,所以z随y的增大而增大,减小而减小,所以z随x的增大而减小,x与z负相关2甲、乙、丙、丁四位同学各自对A,B两变量的线性相关性做试验,并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m如下表:甲乙丙丁r0.820.780.690.85m106115124103则哪位同学的试验结果体现A,B两变量有更强的线性相关性(D)A甲B乙 C丙D丁解析:在验证两个变量之间的线性相关关系时,相关系数的绝对值越接近于1,相关性越强,在四个选项中只有丁的相关系数最大;残差平方和越小,相关性越强,只有丁的残差平方和最小,综上
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